計量経済学の基礎を学んでいきます。 最尤法を導入します。

統計学に特有な線形代数を学びます。 今回もこれまで学んできた線形代数の概念を整理します。

統計学を真剣に学ぶためのノートです。はじめに統計学を使った意思決定のプロセスおよび記述統計学について学びます。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 一般化モーメント法など様々な推定方法を議論します。

統計学に特有な線形代数を学びます。

統計学に特有な線形代数を学びます。 今回はこれまで学んできた線形代数の概念を整理します。

統計学を真剣に学ぶためのノートです。

統計学を真剣に学ぶためのノートです。まずは統計学の枠組みを概説する。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 系列相関がある場合を議論します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 系列相関がある場合の措置方法を議論します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 一般化古典的回帰モデル構築を検討する際に、不均一分散性を検出する方法を議論します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 一般化古典的回帰モデルにおける推定を議論します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 一般化古典的回帰モデルを導入します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 モデルの定式化およびそのときの問題として多重共線性を議論します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 回帰モデルにおいて他の要因をコントロールすることを議論します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 古典的K変数回帰モデルにおける検定を議論します。

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 重回帰における推定量の性質を引き続き扱います。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 古典的K変数回帰モデルを導入します。

Rの勉強を0からやり直すことにしました。

Rの勉強を0からやり直すことにしました。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 多変数回帰モデルにおける残差回帰を議論します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 多変数回帰モデルを導入します。

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 重回帰における推定量の性質を扱います。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 古典的2変数回帰モデルにおける予測とその結果の検証について議論します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 古典的2変数回帰モデルにおける良い統計量と統計量の検定を学びます。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 今回は古典的2変数回帰モデルを導入します。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 (単)回帰モデルの当てはめの概念を概観していきます。

計量経済学の基礎を学んでいきます。 まずは計量経済学が何か、その枠組みを整理します。

「統計的機械学習の数理100問」を基にRやPythonで実装しながら機械学習を学びます。 重回帰を扱います。

金融工学におけるモンテカルロ法を学んでいきます。 今回は「アメリカン・オプションの評価(7)」をまとめていきます。